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LQY1234/agent-react

sourceHugging Faceupdated 8mo agoView on Hugging Face
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App README

🤖 Agent ReAct - 智能助手平台

基于 ReAct 框架的本地 + 云端智能助手，支持实时网络搜索、多轮对话、自动推理。

✨ 功能特性

  • —🧠 ReAct 框架 - 思考 (Thought) → 行动 (Action) → 观察 (Observation) 循环
  • —🔍 实时网络搜索 - 集成 SerpAPI 获取最新信息
  • —💬 Web 对话界面 - 现代化 UI，参考 ChatGPT 设计
  • —☁️ 云端部署 - 支持 Railway、Vercel、Docker 等多种部署方式
  • —🌍 本地 + 远程 - 既可本地运行也可部署到云
  • —📱 响应式设计 - 适配桌面和手机

🚀 快速开始

本地运行

环境要求： Python 3.11+, pip, 虚拟环境

bash
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/agent-react.git
cd agent-react

# 2. 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 或
.venv\Scripts\activate  # Windows

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 API 密钥

# 5. 运行应用
python web.py

# 6. 打开浏览器
# http://localhost:5001

云端部署（推荐 Railway）

30 秒快速部署：

  1. 1.将代码推送到 GitHub
  2. 2.访问 https://railway.app
  3. 3.授权 GitHub 并选择仓库
  4. 4.添加环境变量
  5. 5.自动部署完成！

详见 DEPLOYMENT.md 和 PLATFORMS.md

📋 配置

必需 API 密钥

  1. 1.SerpAPI（网页搜索）
  2. 2.注册：https://serpapi.com
  3. 3.免费额度：100 请求/月
  4. 4.获取密钥并添加到 .env
  1. 1.大语言模型
  2. 2.使用 ModelScope（阿里开源）的 Qwen 模型
  3. 3.免费 API：https://modelscope.cn
  4. 4.添加 API 密钥到 .env

.env 配置

bash
SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_key
LLM_API_KEY=your_modelscope_key
LLM_MODEL_ID=Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
LLM_BASE_URL=https://api-inference.modelscope.cn/v1/
LLM_TIMEOUT=120
FLASK_ENV=production

📁 项目结构

agent-react/
├── web.py                    # Flask 服务入口
├── React.py                  # ReAct 核心逻辑
├── tools.py                  # 工具执行器
├── LLM.py                    # LLM 客户端
├── templates/
│   └── index.html           # Web UI 前端
├── requirements.txt         # Python 依赖
├── Dockerfile               # Docker 容器配置
├── docker-compose.yml       # Docker Compose 配置
├── Procfile                 # Heroku/Railway 配置
├── DEPLOYMENT.md            # 部署指南
├── PLATFORMS.md             # 多平台部署详解
├── .env.example             # 环境变量模板
└── .gitignore              # Git 忽略文件

🔧 开发

添加新工具

在 tools.py 中定义函数，然后在 web.py 或 React.py 中注册：

python
def my_tool(query: str) -> str:
    """我的自定义工具"""
    return f"处理: {query}"

tool_executor.register_tool("MyTool", "工具描述", my_tool)

修改 Prompt

编辑 React.py 中的 REACT_PROMPT_TEMPLATE 以优化 agent 行为。

本地调试

bash
# 启用 Flask 调试模式
FLASK_ENV=development python web.py

📊 使用示例

查询当前信息

用户: "2026年最流行的编程语言是什么？"
Agent: [执行搜索] → [分析结果] → [返回答案]

多步推理

用户: "苹果和微软最近各发布了什么新产品？"
Agent: [搜索苹果新产品] → [搜索微软新产品] → [总结对比]

⚙️ 故障排查

问题：本地运行报错 `ModuleNotFoundError`

bash
# 确保激活虚拟环境
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

问题：API 密钥无效

  • —检查 .env 文件是否正确配置
  • —验证 API 密钥未过期
  • —检查 API 配额是否已用尽

问题：云端部署超时

  • —增加平台的超时配置
  • —使用异步任务队列（后续版本支持）

详细故障排查见 DEPLOYMENT.md

📚 相关资源

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📄 许可证

MIT License - 自由使用和修改

👤 作者

Created with ❤️ for AI enthusiasts

有问题？ 查看 DEPLOYMENT.md 或 PLATFORMS.md

想要部署？ 按照快速开始中的步骤操作